Melhorando a manufatura aditiva com imagens térmicas

Apr 19, 2023

Por mais de uma década, a indústria da construção contou com a manufatura aditiva para criar modelos arquitetônicos, protótipos e peças de uso final. Este processo, que envolve a construção de peças camada por camada usando uma impressora 3D, permite aos usuários construir rapidamente peças geometricamente complexas, automatizar o processo de produção e usar materiais específicos dependendo da aplicação.

Embora a manufatura aditiva tenha o potencial de aumentar a segurança do trabalhador e aumentar a produtividade na indústria da construção, os defeitos estruturais que se formam durante o processo de construção impediram que essa abordagem fosse amplamente adotada.

Pesquisadores do Laboratório Nacional Argonne do Departamento de Energia dos EUA (DOE) desenvolveram recentemente um novo método para detectar e prever defeitos em materiais impressos em 3D, o que poderia transformar o processo de fabricação aditiva.

Em seu estudo, cientistas de Argonne, da Universidade da Virgínia e de várias outras instituições usaram várias técnicas de imagem para detectar a formação de poros em metais impressos em 3D em tempo real. As amostras de metal usadas pelos pesquisadores foram criadas usando um processo chamado fusão de leito de pó a laser, no qual o pó de metal é aquecido por um laser e depois derretido na forma adequada. Mas essa abordagem geralmente leva à formação de poros que podem comprometer o desempenho de uma peça.

Muitas máquinas de manufatura aditiva possuem sensores de imagem térmica que monitoram o processo de construção, mas esses sensores podem perder a formação de poros porque eles apenas visualizam a superfície das peças que estão sendo construídas. A única maneira de detectar diretamente os poros dentro de peças metálicas densas é usando feixes de raios X intensos, como os da Fonte Avançada de Fótons de Argonne.

As ferramentas de raios-X da Argonne podem capturar mais de um milhão de imagens por segundo, o que permitiu aos pesquisadores ver a geração de poros em tempo real. Em seguida, eles compararam as imagens de raios-X da geração de poros com as imagens térmicas geradas pela máquina de fabricação aditiva. Eles descobriram que os poros formados dentro de uma peça de metal causam assinaturas térmicas distintas na superfície que as câmeras térmicas podem detectar.

Depois que os pesquisadores identificaram assinaturas térmicas que podem ser detectadas por máquinas de manufatura aditiva, eles treinaram um modelo de aprendizado de máquina para prever a formação de poros em metais 3D. Eles validaram o modelo usando dados das imagens de raios-X, que eles sabiam que refletiam com precisão a geração de poros nas amostras de metal que usaram.

Em seguida, eles testaram se seu modelo poderia detectar sinais térmicos e prever a geração de poros em um novo conjunto de amostras. Os cientistas descobriram que seu novo método alcançou uma previsão quase perfeita da geração de poros em tempo real.

Embora muitas máquinas de manufatura aditiva no mercado já tenham sensores, elas não são tão precisas quanto o método desenvolvido pelos pesquisadores. Mas, em vez de ter que construir novas máquinas de manufatura aditiva, o método pode ser facilmente implementado em sistemas comerciais existentes que possuem câmeras térmicas.

A incorporação desse novo método nas máquinas atuais pode ajudar os usuários a identificar onde os poros são gerados durante o processo de impressão, fornecendo a eles as informações necessárias para ajustar os parâmetros ou interromper a construção completamente. Em alguns casos, uma máquina pode parar automaticamente de fabricar uma peça se um defeito grave for detectado no início do processo de manufatura aditiva, economizando tempo, materiais e dinheiro dos usuários.

O novo método também pode beneficiar os usuários após a impressão de uma peça, economizando tempo durante o processo de inspeção. Especificamente, um arquivo de log é criado pela máquina que documenta onde os defeitos de poros podem estar localizados dentro de uma peça. Os inspetores podem usar esse arquivo de log para examinar locais específicos, em vez de analisar todos os aspectos da peça.

O objetivo final no desenvolvimento dessa abordagem é criar um sistema que não apenas detecte defeitos, mas também os repare durante o processo de manufatura aditiva.

No futuro, os pesquisadores planejam estudar sensores que possam detectar outros tipos de defeitos. Eles esperam desenvolver um sistema abrangente que possa dizer aos usuários não apenas onde os defeitos podem ocorrer, mas também que tipo de defeito é e como corrigi-lo.